¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar en la lucha contra la corrupción?

Fecha artículo: 09 de septiembre de 2021

Autor del post - Jorge Gallego

Profesor Principal de la Facultad de Economía de la Universidad del Rosario y Director de Tic Tank

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta capaz de mejorar el funcionamiento de los gobiernos y de acelerar los impactos de la transformación digital de los Estados. ¿Puede ayudarnos en la lucha contra la corrupción? El caso de VigIA, herramienta de IA desarrollada por el Tic Tank de la Universidad del Rosario, con el apoyo de CAF -banco de Desarrollo de América Latina-, para la Veeduría Distrital de Bogotá, es un ejemplo de cómo la IA contribuye a que la contratación pública cumpla un rol fundamental para dinamizar el crecimiento económico de los países.

Antecedentes y contexto

Se estima que para los países miembros de la OCDE, la compra pública representa el 13% de su producto interno bruto, mientras que para América Latina dicho porcentaje alcanza el 8%. Sin embargo, a menudo, la calidad y la eficiencia del gasto público se ven amenazadas por el desperdicio y la corrupción. El problema no es menor, pues la evidencia muestra que los países más corruptos tienen más problemas para recaudar impuestos, proveer bienes públicos y corregir externalidades.  Por consiguiente, herramientas que promuevan procesos de compra pública más eficientes y transparentes, impactarán positivamente sobre la capacidad de los Estados y generarán crecimiento económico.

A partir de la convocatoria hecha por CAF a instituciones públicas en una ciudad de la región para generar propuestas sobre el uso estratégico de datos y la aplicación de IA, se escogió a la Veeduría Distrital de Bogotá por su propuesta con gran potencial para combatir la corrupción en la ciudad, con una herramienta enfocada en desarrollar un sistema de alertas tempranas que, utilizando herramientas de inteligencia artificial, permite identificar los contratos celebrados por la Alcaldía de Bogotá que presentan un mayor riesgo de corrupción, irregularidades e ineficiencias. Posteriormente, y tras una convocatoria abierta, un equipo de científicos de datos y economistas del Tic Tank de la Universidad del Rosario fue seleccionado para implementar el proyecto.

El caso VigIA, herramienta de IA que identifica riesgos de corrupción en contratación pública

El trabajo se dividió en cuatro etapas. En primer lugar, se consolidaron los datos necesarios para alimentar la herramienta. VigIA se nutre, fundamentalmente, de la información contenida en el Sistema Electrónico para la Contratación Pública (SECOP), plataforma de la Agencia Nacional de Contratación Pública (Colombia Compra Eficiente) que registra las compras llevadas a cabo por la entidades públicas en Colombia, incluyendo a la ciudad de Bogotá. En la segunda etapa, utilizando estos datos, se entrenaron modelos de aprendizaje de máquinas (machine learning) cuyo objetivo es predecir, para cada contrato, el riesgo de incurrir en ineficiencias e irregularidades al ser implementados.

Dichos puntajes de riesgo son el insumo para la tercera etapa del proyecto, en la que se desarrolla VigIA, herramienta de software para uso de la Veeduría Distrital, la cual permite identificar en tiempo real, de manera fácil y expedita, cuáles son los contratos que presentan mayores riesgos de ineficiencia e irregularidades. Finalmente, en la última etapa del proyecto, se diseñó una evaluación de impacto para medir los efectos de VigIA sobre la gestión de la Veeduría y el desempeño contractual del Distrito.

VigIA reúne algunas de las características que explican cómo la digitalización del Estado puede contribuir a mejorar su gestión. Se alimenta de datos abiertos, en este caso, en materia de compra pública y contenidos en el SECOP. Por tanto, en la medida en que este tipo de herramientas se consoliden y provean más y mejor información, se logrará más confiabilidad y precisión en las predicciones de riesgos. El software desarrollado utiliza herramientas de código abierto y cumple con los más altos estándares en materia de implementación y replicabilidad, facilitando su adopción al interior de la Veeduría Distrital. La creación de la plataforma web para visualizar los resultados, permite ver de manera dinámica y amigable cuáles son los procesos y los contratistas con desempeño desfavorable en cuanto a sus procesos de contratación estatal. Esto permite identificar cuáles son los contratos que presentan el mayor riesgo de ineficiencias e irregularidades.

Los recursos para el control y el monitoreo del gasto público suelen ser escasos. Cada año, gobiernos como el de Bogotá celebran miles de contratos, por lo que resulta difícil, quizás imposible, auditarlos con minucia a todos ellos. VigIA no pretende reemplazar a los auditores, cuya experticia y conocimiento es invaluable. Por el contrario, se espera que esta herramienta complemente la labor de los órganos de control, para quienes los puntajes de riesgo estimados por VigIA han de servir de guía sobre en dónde poner la lupa y destinar los mayores esfuerzos.

Sin duda, este proyecto constituye una verdadera prueba de fuego sobre el potencial que tiene la IA para mejorar la gestión pública. Su efectiva adopción al interior de la Veeduría, así como los impactos que genere, servirán como insumo para replicar la experiencia en otros gobiernos de la región.

Este estudio se desarrolló en el marco de una iniciativa regional de la Dirección de Innovación Digital del Estado de la Vicepresidencia de Conocimiento CAF -banco de desarrollo de América Latina- y se presentará en el foro internacional ExperiencIA, datos e inteligencia artificial en el sector público  el próximo 15 de septiembre.

Jorge Gallego

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Jorge Gallego

Profesor Principal de la Facultad de Economía de la Universidad del Rosario y Director de Tic Tank

Investiga en las áreas de economía política, desarrollo económico, evaluación de impacto y ciencia de datos. Fue director de la Maestría en Economía de las Políticas Públicas, investigador visitante en el departamento de ciencia política de la Universidad de Princeton y es miembro activo del grupo Evidence in Governance and Politics (EGAP) y del Consejo Asesor Técnico del Sistema Estadístico Nacional (CASEN) del DANE. Fue consultor para entidades del estado y organismos multilaterales como CAF, DNP, UNDP, USAID, CIAT, Veeduría Distrital, entre otros.

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Transformación digital del estado

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